基于TS模型的非线性系统模糊辨识算法

对一类采样数据较均匀的非线性系统,提出一种基于TS模型的系统辨识算法.首先利用等分区间法对输入空间进行前提结构的划分,并根据所选定的隶属度函数确定每个输入变量在各个模糊子空间中的隶属度,然后利用卡尔曼滤波算法来辨识模型的后件参数.与模糊聚类等辨识算法相比,该算法计算量较小,适用于系统的在线辨识,仿真研究表明该算法具有较高的辨识精度.